씨벤티지, ‘2026년 제2차 해양산업 AI 전환 실무협의회’서 해운 데이터 표준화 방안 발표
글로벌 선박·항만·스케줄 데이터를 AX 기반으로 연결하는 데이터화 방안 제시
Schedule Data Hub 구축 방향 및 국내 선사 Actual Schedule 연계 사례 공유
정영배 씨벤티지 상무가 7월 22일 열린 ‘2026년 제2차 해양산업 AI 전환 실무협의회’에서 해운 데이터 표준화와 선사 AX 기반 구축 방안을 발표하고 있다
씨벤티지가 ‘2026년 제2차 해양산업 AI 전환 실무협의회’에서 소개한 해양 데이터 연계 구조. 여러 소스에서 개별 수집하던 선박·항만 데이터를 표준화해 하나의 인터페이스로 기존 운영 시스템에 연계하는 방식을 보여준다(제공=씨벤티지)
씨벤티지는 기업이 AI 개념 검증(PoC)을 실제 운영 환경으로 확대하는 과정에서 데이터 형식과 기준의 차이를 마주할 수 있다고 설명했다. 선박 위치와 실제 입출항 시간, 항만 체류시간, 선사별 운항 스케줄 등 다양한 데이터가 이미 존재하지만 출처와 관리 방식이 달라 분석에 앞서 데이터를 확인하고 정리하는 과정이 필요하다는 것이다.
예를 들어 선박의 입항·접안·출항 시간은 출처에 따라 이벤트 판별 기준이나 기록 시점이 달라질 수 있다. 운항 스케줄 역시 선사별 제공 형식과 업데이트 주기, 항만 및 터미널 코드가 일치하지 않을 수 있다. 파트너 선사의 스케줄을 이메일이나 엑셀, PDF로 전달받아 수기로 반영하는 과정에서도 업데이트 지연이나 데이터 불일치가 발생할 수 있다.
AX를 위한 데이터화 단계
씨벤티지는 전산화와 업무 프로세스 자동화 이후 데이터를 통합·표준화하는 ‘데이터화’를 AX(AI 전환)에 필요한 단계로 제시했다. 정보가 디지털 형태로 저장돼 있더라도 데이터 항목과 운항 이벤트의 정의가 다르면 분석과 예측에 바로 활용하기 어렵기 때문이다.
발표에서는 기존 ERP나 운영 시스템을 교체하지 않고 필요한 데이터를 API로 단계적으로 연결하는 방식도 소개됐다. 데이터 소스별 형식 변환과 이벤트 판별, 누락 및 예외 처리를 거쳐 실제 운영에 활용할 수 있는 형태로 데이터를 정리하는 구조다.
씨벤티지는 AX에 필요한 주요 데이터화 영역으로 선박의 Actual Schedule과 포트콜 정보, 항만 체류 시간과 혼잡도, 선사별 운항 스케줄을 제시했다. 선박·항만·스케줄 데이터가 각각 표준화되고 연결돼야 이후 운항 분석과 예측, AI 기반 의사결정으로 활용 범위를 넓힐 수 있다는 설명이다.
선사 간 스케줄 데이터를 연결하는 Schedule Data Hub
이 가운데 선사 간 운항 스케줄의 표준화와 연계를 위한 방안으로 ‘Schedule Data Hub’가 소개됐다.
씨벤티지가 구축을 주도하고 있는 Schedule Data Hub는 선사별로 다른 스케줄 형식과 코드를 단일 스키마로 표준화하고, API와 웹훅을 통해 스케줄과 변경 정보를 공유하는 구조다. 이메일과 엑셀, PDF 등을 통한 수기 입력 과정에서 발생할 수 있는 업데이트 지연과 데이터 불일치를 줄이는 것을 목표로 한다.
현재 씨벤티지는 국내 선사와 Schedule Data Hub의 초기 검증을 진행하고 있으며, 데이터 연계 및 참여 범위를 단계적으로 확대할 계획이다. 스케줄 데이터를 연동하는 참여 선사에는 통합 스케줄 데이터를 무료로 제공하고, 장기적으로 국내 기반의 네트워크를 글로벌 해운 데이터 네트워크로 확장한다는 방침이다.
Schedule Data Hub는 발표의 전체 주제인 AX를 위한 데이터화 방안 가운데 선사 간 스케줄 데이터를 연결하는 주요 축으로 제시됐다. 참여 선사가 늘어날수록 활용할 수 있는 스케줄의 범위와 네트워크 가치도 확대되는 구조다.
국내 선사 Actual Schedule 데이터 연계 사례 소개
씨벤티지는 이와 별도로 표준화된 실제 운항 데이터를 기존 시스템에 적용한 사례로 국내 선사의 Actual Schedule 데이터 연계 사례를 공유했다.
발표에 따르면 해당 사례는 약 94개 항구와 256개 터미널, 1000척 규모의 선박을 대상으로 실제 입항·접안·출항 정보를 표준화해 기존 운영 시스템에 전달하는 방식으로 진행됐다.
실제 입출항 시간을 산출하려면 AIS 신호 수집뿐 아니라 선박이 항만 대기구역에 머문 것인지, 운하를 통과한 것인지, 동일 항만에 재접안한 것인지 등을 판별해야 한다. AIS 음영 지역이나 장비 이상으로 데이터가 수신되지 않는 상황에 대한 예외 처리도 필요하다.
씨벤티지는 이러한 과정을 거쳐 Actual Schedule과 실제 도착·접안·출항 시간인 ATA·ATB·ATD를 표준화하고, 새롭게 확인된 운항 이벤트를 API로 전달했다. 일정 시간 동안 데이터가 수신되지 않는 선박은 운영자가 확인할 수 있도록 별도로 안내했다. 이는 해당 선사가 자체 Actual Schedule 체계를 새로 구축하는 대신 표준 데이터 API를 기존 시스템에 연계한 사례다.
표준화된 선박·항만·스케줄 데이터가 확보되면 환적 연결 가능성 확인, 선박과 항로의 정시성 분석, 항만 대기시간의 운항 계획 반영 등으로 활용 범위를 확대할 수 있다. 이번 발표에서는 개별 AI 기능보다 이러한 활용을 뒷받침하는 데이터 기반을 준비하는 과정에 초점을 맞췄다.
정영배 씨벤티지 상무는 “AI를 실제 운영에 적용하려면 모델뿐 아니라 입력 데이터가 같은 기준으로 정리돼 있는지도 함께 살펴볼 필요가 있다”며 “이번 발표에서는 선박·항만·스케줄 데이터를 표준화하고 기존 시스템과 연결하는 방안과 함께 선사 간 데이터 연결을 확대하기 위한 Schedule Data Hub의 구축 방향을 소개했다”고 말했다.
씨벤티지 소개
씨벤티지(SeaVantage)는 컨테이너 운송 정보, 선박 운항 정보, 항만 혼잡도, 선사 스케줄 및 해상 화물 운송 데이터를 제공하는 해양·물류 데이터 기업이다. 전 세계 해양 데이터를 수집·정제·분석해 선사와 포워더, 화주 및 물류기업의 운영 의사결정을 지원하고 있다.
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